轉載:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 本文的論文來自: Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 這個主要是CNN的推導和實現的一些 ...
深度學習 一 CNN 卷積神經網絡 算法流程 參考:http: dataunion.org .html 引言 世紀 年代,Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的復雜性,繼而提出了卷積神經網絡 Convolutional Neural Networks 簡稱CNN 。現在,CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一,特別 ...
2018-08-22 21:18 1 25194 推薦指數:
轉載:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 本文的論文來自: Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 這個主要是CNN的推導和實現的一些 ...
深度學習目標檢測模型全面綜述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD 從RCNN到SSD,這應該是最全的一份目標檢測算法盤點 基於深度學習的目標檢測算法綜述(一) 基於深度學習的目標檢測算法綜述(二) 基於深度學習的目標檢測算法綜述 ...
第2個版本github:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 歡迎for ...
一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中,每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時,這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多,計算速度就會變得很慢,例如一張黑白的 28×28">28×2828×28 的手寫數字圖片,輸入層 ...
desc 神經網絡問題的解決 1. 網絡調不了 1) init ...
目標檢測是很多計算機視覺任務的基礎,不論我們需要實現圖像與文字的交互還是需要識別精細類別,它都提供了可靠的信息。本文對目標檢測進行了整體回顧,第一部分從RCNN開始介紹基於候選區域的目標檢測器,包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分則重點討論了包括YOLO ...
1 預處理 1.1 讀取預訓練網絡 用read_dl_classifier方法讀取一個預訓練網絡,其中Halcon提供的預訓練網絡有: "pretrained_dl_classifier_compa ...
卷積神經網絡(CNN)因為在圖像識別任務中大放異彩,而廣為人知,近幾年卷積神經網絡在文本處理中也有了比較好的應用。我用TextCnn來做文本分類的任務,相比TextRnn,訓練速度要快非常多,准確性也比較高。TextRnn訓練慢得像蝸牛(可能是我太沒有耐心),以至於我直接中斷了訓練,到現在我已經 ...